제목만 보면 무슨 내용인지 알기 어려울 수 있지만, 망막 혈관을 통해 심근경색이나 뇌졸증 같은 중요한 심혈관 질환을 예측하는데 인공 지능을 사용했다는 이야기입니다. 사실 의료 부분에서 질병 예측 및 진단을 위해서 인공 지능을 결합하려는 시도가 진행되고 있는데, 앞으로 의료 부분에서 활용이 기대되는 분야 가운데 하나입니다.
망막은 혈관이 잘 발달된 부위인데 여러 가지 이유로 혈관이 손상되거나 위축될 수 있습니다. 이 혈관은 전신 심혈관 상태에 영향을 받는다는 것이 알려져 있습니다. 따라서 안저 사진 촬영을 판독해서 심혈관 질환 발생이라는 결과를 찾도록 학습시키면 기계 학습, 특히 딥 러닝을 통해 질병 예측이 가능할 수 있습니다.
구글은 284,335명의 환자의 데이터셋을 통해 학습을 시킨 후 독립적인 12,026명/999명 환자의 데이터를 통해 이를 검증했습니다. 그 결과 AI는 5년 이내로 심혈관 질환이 발생할 가능성을 70% 선에서 예측했습니다. 단 이를 위해서 혈중 콜레스테롤 수치 등 다른 정보도 필요하다고 합니다. 학습을 더 정확하게 시키기 위해서는 가능한 많은 정보가 있으면 더 유리할 것입니다.
망막 사진 데이터(retinal fundus photograph) 이외에도 여러 가지 데이터를 통해서 장기 질병 위험도를 예측하고 환자 맞춤형 예방전략을 세우려는 연구는 여기 저기서 시도 중에 있습니다. 예를 들어 임상 데이터, 가족력, 혈액 검사 결과, 과거력, 그리고 유전 정보를 종합해서 장기간의 당뇨, 고혈압 위험도를 예측하고 개인 맞춤형 예방 전략 - 예를 들어 식습관을 교정하거나 체중을 줄이는 등 - 을 수립하는 것입니다. 이렇게 많은 데이터를 처리해서 개인별 위험도를 예측하는 일은 단순한 점수 시스템보다 기계 학습이 더 유리할 수 있습니다.
아직은 연구 단계지만, 개인적으로는 상당히 흥미가 있는 분야라서 앞으로 시도해보고 싶은 부분이기도 합니다. 다만 기계 학습이라는 장르 자체가 개인적으로는 쉽게 습득하기 어렵다는 점이 문제겠죠. 하지만 언젠가는 대세가 될 가능성이 있다고 생각하고 공부 중입니다. 그래서 이런 연구가 더 흥미롭게 다가오는 것 같습니다.
참고
Ryan Poplin et al. Prediction of cardiovascular risk factors from retinal fundus photographs via deep learning, Nature Biomedical Engineering (2018). DOI: 10.1038/s41551-018-0195-0
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